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<meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1'><meta name='description' content='AB Test： A/B 测试是为Web或App界面或流程制作两个（A/B）或多个（A/B/n）版本，在同一时间维度，分别让组成成分相同（相似）的访客群组（目标人群）随机的访问这些版本，收集各群组的用户体验数据和业务数据，最后分析、评估出最好版本，正式采用。
点击通过率（Click-through Rate，CTR）: 一般指网络广告的点击到达率，即该广告的实际点击次数除以广告的展现量，即clicks/views。反映了网页上某一内容的受关注程度，常常用来衡量广告的吸引程度
ROC曲线 接受者操作特性曲线（receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线）。曲线的横坐标为假阳性率（False Positive Rate, FPR）
1 FPR=\frac {FP} {(FP&#43;TN)} N是真实负样本的个数， FP是N个负样本中被分类器预测为正样本的个数。 纵坐标为真阳性率（True Positive Rate, TPR）
1 TPR=\frac {TP}{P}=\frac {TP} {(TP&#43;FN)} 其中，P是真实正样本的个数，TP是P个正样本中被分类器预测为正样本的个数。
AUC （ROC曲线下方的面积大小）： AUC（Area Under Curve）被定义为ROC曲线下与坐标轴围成的面积，显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方，所以AUC的取值范围在0.5和1之间。AUC越接近1.0，检测方法真实性越高;等于0.5时，则真实性最低，无应用价值。我们往往使用AUC值作为模型的评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好，而作为一个数值，对应AUC更大的分类器效果更好'><title>推荐系统衡量方法</title>

<link rel='canonical' href='https://charent.github.io/p/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E8%A1%A1%E9%87%8F%E6%96%B9%E6%B3%95/'>

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点击通过率（Click-through Rate，CTR）: 一般指网络广告的点击到达率，即该广告的实际点击次数除以广告的展现量，即clicks/views。反映了网页上某一内容的受关注程度，常常用来衡量广告的吸引程度
ROC曲线 接受者操作特性曲线（receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线）。曲线的横坐标为假阳性率（False Positive Rate, FPR）
1 FPR=\frac {FP} {(FP&#43;TN)} N是真实负样本的个数， FP是N个负样本中被分类器预测为正样本的个数。 纵坐标为真阳性率（True Positive Rate, TPR）
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AUC （ROC曲线下方的面积大小）： AUC（Area Under Curve）被定义为ROC曲线下与坐标轴围成的面积，显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方，所以AUC的取值范围在0.5和1之间。AUC越接近1.0，检测方法真实性越高;等于0.5时，则真实性最低，无应用价值。我们往往使用AUC值作为模型的评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好，而作为一个数值，对应AUC更大的分类器效果更好'>
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<meta property='og:site_name' content='Charent的博客'>
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<meta name="twitter:description" content="AB Test： A/B 测试是为Web或App界面或流程制作两个（A/B）或多个（A/B/n）版本，在同一时间维度，分别让组成成分相同（相似）的访客群组（目标人群）随机的访问这些版本，收集各群组的用户体验数据和业务数据，最后分析、评估出最好版本，正式采用。
点击通过率（Click-through Rate，CTR）: 一般指网络广告的点击到达率，即该广告的实际点击次数除以广告的展现量，即clicks/views。反映了网页上某一内容的受关注程度，常常用来衡量广告的吸引程度
ROC曲线 接受者操作特性曲线（receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线）。曲线的横坐标为假阳性率（False Positive Rate, FPR）
1 FPR=\frac {FP} {(FP&#43;TN)} N是真实负样本的个数， FP是N个负样本中被分类器预测为正样本的个数。 纵坐标为真阳性率（True Positive Rate, TPR）
1 TPR=\frac {TP}{P}=\frac {TP} {(TP&#43;FN)} 其中，P是真实正样本的个数，TP是P个正样本中被分类器预测为正样本的个数。
AUC （ROC曲线下方的面积大小）： AUC（Area Under Curve）被定义为ROC曲线下与坐标轴围成的面积，显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方，所以AUC的取值范围在0.5和1之间。AUC越接近1.0，检测方法真实性越高;等于0.5时，则真实性最低，无应用价值。我们往往使用AUC值作为模型的评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好，而作为一个数值，对应AUC更大的分类器效果更好">
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                机器学习
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    <div class="article-title-wrapper">
        <h2 class="article-title">
            <a href="/p/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E8%A1%A1%E9%87%8F%E6%96%B9%E6%B3%95/">推荐系统衡量方法</a>
        </h2>
    
        
    </div>

    
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    </footer>
    

    
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    <section class="article-content">
    
    
    <h1 id="ab-test">AB Test：</h1>
<p>A/B 测试是为Web或App界面或流程制作两个（A/B）或多个（A/B/n）版本，在同一时间维度，分别让组成成分相同（相似）的访客群组（目标人群）随机的访问这些版本，收集各群组的用户体验数据和业务数据，最后分析、评估出最好版本，正式采用。</p>
<h1 id="点击通过率click-through-ratectr">点击通过率（Click-through Rate，CTR）:</h1>
<p>一般指网络广告的点击到达率，即该广告的实际点击次数除以广告的展现量，即clicks/views。反映了网页上某一内容的受关注程度，常常用来衡量广告的吸引程度</p>
<h1 id="roc曲线">ROC曲线</h1>
<p>接受者操作特性曲线（receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线）。曲线的横坐标为假阳性率（False Positive Rate, FPR）</p>
<div class="highlight"><div class="chroma">
<table class="lntable"><tr><td class="lntd">
<pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1
</span></code></pre></td>
<td class="lntd">
<pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-fallback" data-lang="fallback"><span class="line"><span class="cl">FPR=\frac {FP} {(FP+TN)}
</span></span></code></pre></td></tr></table>
</div>
</div><p>N是真实负样本的个数，
FP是N个负样本中被分类器预测为正样本的个数。
纵坐标为真阳性率（True Positive Rate, TPR）</p>
<div class="highlight"><div class="chroma">
<table class="lntable"><tr><td class="lntd">
<pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1
</span></code></pre></td>
<td class="lntd">
<pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-fallback" data-lang="fallback"><span class="line"><span class="cl">TPR=\frac {TP}{P}=\frac {TP} {(TP+FN)}
</span></span></code></pre></td></tr></table>
</div>
</div><p>其中，P是真实正样本的个数，TP是P个正样本中被分类器预测为正样本的个数。</p>
<h1 id="auc-roc曲线下方的面积大小">AUC （ROC曲线下方的面积大小）：</h1>
<p>AUC（Area Under Curve）被定义为ROC曲线下与坐标轴围成的面积，显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方，所以AUC的取值范围在0.5和1之间。AUC越接近1.0，检测方法真实性越高;等于0.5时，则真实性最低，无应用价值。我们往往使用AUC值作为模型的评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好，而作为一个数值，对应AUC更大的分类器效果更好</p>

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